Методы обработки соц. Информации :

А)Простая группировка - это классификация или упорядочение данных по одному признаку. Так, в зависимости от гипотез можно сгруппировать выборочную совокупность по возрасту, полу, роду занятий, образованию или по высказанному суждению. Число членов выделенной группы называют долей или относительной частотой. Здесь сразу можно применить такие статистические приемы обработки информации, как вычисление медианы, среднеарифметических показателей, исчисление частот по процентам.

Б)Перекрестная группировка - это связывание данных, предварительно упорядоченных по двум признакам в таблицах. Например, возраст мужа и возраст жены в семейных парах или отношение к проводимым в стране экономическим реформам в зависимости от возраста, материального положения. Основная задача перекрестной группировки - поиск устойчивых связей изучаемых объектов, например, типичных соотношений возраста семейных пар. Выясняется, что мужья в большинстве случаев старше своих жен. Но в новых городах Севера, где довольно специфичен демографический состав населения, достаточно много семейных пар, где жена старше своего мужа.

Анализ соц. Информации:

Методы, применяемые социологами для анализа данных, многообразны. Выбор конкретного метода зависит, в первую очередь, от характера исследовательских гипотез, т. е. от того, на какие вопросы мы хотим получить ответ. Если целью является описание одной характеристики выборки в определенный момент времени, разумно ограничиться одномерным анализом, т. е. описанием распределения наблюдений вдоль оси интересующего нас признака. Разнообразные техники многомерного анализа позволяют одновременно исследовать взаимоотношения двух и более переменных и в той или иной форме проверять гипотезы о причинных связях между ними. Различия между этими методами неабсолютные. В реальном исследовании каждое уточнение исходных гипотез или выдвижение новой гипотезы в ходе анализа результатов приводит к необходимости выбора новой техники анализа данных. Помимо характера исследовательских гипотез на выбор методов статистического анализа влияет и природа полученных социологом данных.

Методы, используемые для анализа связи между двумя номинальными переменными, также будут отличаться от методов анализа связи между номинальной переменной и переменной, измеренной на интервальном уровне. Таким образом, выбор той или иной статистики будет зависеть и от целей анализа, и от уровня измерения исследуемых переменных.

Существует два основных класса задач, решаемых с помощью статистических методов анализа. Задачей дескриптивной (описательной) статистики является описание распределения переменной-признака в конкретной выборке. Методы дескриптивной статистики позволяют также анализировать взаимосвязь между различными переменными. Другой класс задач, связанный с необходимостью вывести свойства большой совокупности, основываясь на имеющейся информации о свойствах выборки из этой совокупности, решается с помощью методов индуктивной статистики, или теории статистического вывода, основанной на вероятностном подходе к принятию решений. Воспользовавшись какой-то моделью для анализа полученных выборочных данных, социолог обычно также применяет некоторые методы статистического вывода, позволяющие определить, выполняются ли обнаруженные им при анализе данных отношения на уровне большой совокупности, из которой была извлечена выборка.

Целью в анализе данных будет скорее качественное, содержательное понимание сути этих методов, основанное лишь на самых элементарных математических представлениях и, в некоторых случаях, на интуитивном понимании «физического смысла» статистических моделей. Такое понимание может служить определенным фундаментом для более глубокого изучения прикладной статистики. Кроме того, оно совершенно необходимо для того, чтобы самостоятельно формулировать задачи анализа данных и ориентироваться в существующем разнообразии методов и техник, используемых другими исследователями при решении этих задач